When should I choose DeepSeek R1 over DeepSeek v3?

Pick DeepSeek R1 for multi‑step reasoning, complex planning, and math/logic tasks. Choose v3 for fast, general chat, drafting, coding assistance, and high‑throughput pipelines.

Should I use chain‑of‑thought prompting with DeepSeek R1?

No. Guidance suggests avoiding explicit chain‑of‑thought and relying on the model’s built‑in reasoning. Ask for final answers with brief justifications instead.

How do I get consistent JSON from DeepSeek v3?

Use a short system prompt that mandates JSON only, define a tight schema, and optionally set stop sequences. Lower temperature and cap max tokens to limit drift.

What temperature should I use for reasoning tasks?

Start low (0.0–0.3) for determinism and evaluation. Raise to 0.4–0.7 for balanced creativity in drafting or coding; use higher values for brainstorming.

Can I run DeepSeek models locally?

Community setups exist for experimentation, but production often uses hosted APIs for stability and performance. Check model cards and community guides for local instructions.

DeepSeek v3 اور R1 کو کیسے استعمال کریں: استدلال اور چیٹ کے کاموں کے لیے اشارہ دینا

اگر آپ نے کبھی کسی اشارے کو ضرورت سے زیادہ انجینئر کیا ہے اور اس کا جواب بدتر ملا ہے، تو آپ اکیلے نہیں ہیں۔ DeepSeek R1 جیسے استدلال پر مبنی ماڈلز اور DeepSeek v3 جیسے ہائی تھرو پٹ چیٹ ماڈلز کے ساتھ، پرانی پلے بک (لمبے اشارے، چین آف تھاٹ کو بھاری ترغیب) اکثر الٹا پڑ جاتی ہے۔ یہ گائیڈ آپ کو بالکل دکھاتی ہے کہ استدلال اور چیٹ کے کاموں کے لیے DeepSeek v3 اور R1 کو کیسے اشارہ دینا ہے—کیا آسان رکھنا ہے، کب سہارا دینا ہے، اور مستحکم، درست نتائج کے لیے سیٹنگز کو کیسے ٹیون کرنا ہے۔

اسٹائل نوٹ: عملی اور حل پر مبنی۔ ہم اس بات پر توجہ مرکوز کریں گے جو کام کرتا ہے، کٹ اینڈ پیسٹ پیٹرن اور گارڈ ریلز کے ساتھ۔

جب آپ کو مضبوط ملٹی سٹیپ استدلال، ثبوت اور پیچیدہ منصوبہ بندی کی ضرورت ہو تو DeepSeek R1 استعمال کریں۔

تیز، درست چیٹ، کوڈنگ اسسٹنس، ڈرافٹنگ اور بڑے پیمانے پر جنرل سوال و جواب کے لیے DeepSeek v3 استعمال کریں۔

چین آف تھاٹ پر مجبور نہ کریں۔ اس کے بجائے "حتمی جوابات،" "مختصر استدلال،" یا منظم نتائج طلب کریں۔

اشارے کو مختصر اور واضح رکھیں؛ صرف اس وقت رکاوٹیں اور تشخیص کے معیار شامل کریں جب ضروری ہو۔

زیرو شاٹ سے شروع کریں؛ صرف اس صورت میں چند شاٹ مثالیں شامل کریں جب آپ کو مستقل ناکامی کے طریقے نظر آئیں۔

DeepSeek R1 بمقابلہ v3 میں کیا فرق ہے

DeepSeek R1: ایک استدلال پر مبنی ماڈل جسے "جواب دینے سے پہلے سوچنے" کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو واضح مرحلہ وار اشارے کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔ بہت سے پلیٹ فارمز اور دستاویزات چین آف تھاٹ کے مطالبات سے بچنے کا مشورہ دیتے ہیں۔ زیرو شاٹ اکثر R1 کے لیے بہترین کام کرتا ہے۔

DeepSeek v3: ایک تیز، مضبوط MoE چیٹ ماڈل (کل 671B پیرامیٹرز؛ 37B فی ٹوکن فعال) جس کا مقصد بہترین لاگت کی کارکردگی، مانوس API ایرگونومکس اور جدید ماڈل کوالٹی کے ساتھ عام مقصد کی لسانیاتی کاموں پر ہے۔ آفیشل دستاویزات OpenAI طرز کا API استعمال دکھاتی ہیں۔

عملی طور پر:

R1 کا انتخاب کریں: ریاضی کے لفظی مسائل، حکمت عملی کے ٹوٹ پھوٹ، ملٹی رکاوٹ منصوبہ بندی، پوشیدہ مراحل کے ساتھ مشکل استدلال۔

v3 کا انتخاب کریں: کسٹمر چیٹ، کوڈنگ ریویوز، دوبارہ لکھنے، خلاصہ کرنے اور تیز تکرار لوپس۔

سنہری اصول: استدلال ماڈلز کو زیادہ اشارہ نہ دیں۔

R1 جیسے استدلال ماڈلز پہلے سے ہی اندرونی غور و فکر کرتے ہیں۔ چین آف تھاٹ کو مجبور کرنا ("مرحلہ وار سوچیں اور اپنا استدلال دکھائیں") اکثر لفظیت کا اضافہ کرتا ہے، ماڈل کو پریشان کر سکتا ہے، اور کچھ ترتیبات میں حوصلہ شکنی کی جا سکتی ہے۔ اس کے بجائے، استعمال کریں:

"حتمی جواب اور ایک مختصر وضاحت فراہم کریں۔"

"جواب دیں، پھر 3 اہم عوامل کی فہرست دیں جو آپ کو وہاں لے گئے۔"

"صرف نتیجہ اور 2 جملوں پر مشتمل جواز واپس کریں۔"

یہ اس رہنمائی کے مطابق ہے کہ سادہ، زیرو شاٹ اشارے R1 کے لیے پیچیدہ مرحلہ وار ہدایات سے اتنے ہی مؤثر—یا بہتر—ہو سکتے ہیں۔

اشارہ دینے کے وہ پیٹرن جو کام کرتے ہیں۔

1) زیرو شاٹ، کم سے کم (R1 کے لیے پہلی بہترین کوشش؛ v3 کے لیے بھی بہترین)

مقصد: کم سے کم رکاوٹوں کے ساتھ ایک غیر معمولی مسئلہ حل کریں۔

اشارہ ٹیمپلیٹ:

آپ ایک محتاط مسئلہ حل کرنے والے ہیں۔
سوال: {task}
ہدایات: حتمی جواب اور ایک مختصر استدلال فراہم کریں (زیادہ سے زیادہ 3 جملے)۔

یہ کیوں کام کرتا ہے: یہ آؤٹ پٹ کو مرکوز اور مختصر رکھتے ہوئے اندرونی استدلال کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔

2) محدود آؤٹ پٹ (APIs، وشوسنییتا، یا آٹومیشن کے لیے)

اس وقت استعمال کریں جب آپ کو متوقع فارمیٹس کی ضرورت ہو۔

اشارہ ٹیمپلیٹ:

سسٹم: آپ کو صرف درست JSON واپس کرنا چاہیے۔
صارف: اس دستاویز کا خلاصہ 5 بلٹ پوائنٹس میں ایک خطرے اور ایک موقع کے ساتھ کریں۔
JSON واپس کریں: {
"bullets": . خبریں/ماڈل نوٹس v3 کی کارکردگی اور پیمانے کو اجاگر کرتے ہیں، جبکہ ماڈل کارڈز اضافی سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں۔

استعمال کے معاملے کے لحاظ سے DeepSeek v3 اور R1 کے درمیان انتخاب کرنا

کسٹمر سپورٹ چیٹ: رفتار اور لاگت کے لیے v3؛ لہجے اور پالیسی پر عمل درآمد کے لیے چند شاٹ مثالیں شامل کریں۔

تجزیہ کار بریفنگز اور فیصلے کے میموز: اعلیٰ سالمیت کے استدلال کے لیے R1؛ "مختصر استدلال" کی رکاوٹ سیٹ کریں۔

کوڈنگ ریویو اور ریفیکٹر پلانز: فوری تکرار کے لیے v3 بہترین ہے۔ جب آپ کو ٹریڈ آف کے بارے میں گہری استدلال کی ضرورت ہو تو R1۔

رکاوٹوں کے ساتھ ریاضی، منطق، شیڈولنگ: R1 عام طور پر بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

بڑے پیمانے پر خلاصہ یا دوبارہ لکھنے کے پائپ لائنز: تھرو پٹ کے لیے v3۔

RAG اسسٹنٹ میں R1 کے ساتھ تعمیر کرنے کے لیے ایک ٹیوٹوریل کے لیے، کمیونٹی اور ٹیوٹوریل تحریریں دیکھیں جو اینڈ ٹو اینڈ پیٹرن، v3 کے لیے کوڈنگ پر مبنی مثالیں اور کمیونٹی اسٹیکس کے ذریعے مقامی تجربات دکھاتی ہیں۔

استدلال مواد کو محفوظ طریقے سے ہینڈل کرنا

مکمل چین آف تھاٹ طلب نہ کریں۔ اگر آپ کو شفافیت کی ضرورت ہے، تو ایک مختصر جواز یا اہم عوامل کی فہرست کی درخواست کریں۔

حساس ڈومینز کے لیے، ایک پالیسی لائن شامل کریں: "اگر آپ کو یقین نہیں ہے یا کام نقصان کا سبب بن سکتا ہے، تو واضح کرنے والے سوالات پوچھیں یا انکار کریں۔"

عددی کاموں کے لیے توثیق کے اشارے شامل کریں: "جواب دینے سے پہلے ریاضی کو دوبارہ چیک کریں۔"

یہ R1 طرز کے ماڈلز کے لیے عام بہترین پریکٹس رہنمائی کی عکاسی کرتا ہے: کم سے کم اشارہ دینا، چین آف تھاٹ کو حاصل کرنے سے گریز کرنا اور ماڈل کے اندرونی استدلال پر انحصار کرنا۔

اشارہ لائبریری: کاپی کے لیے تیار اسنپیٹس

A) پیچیدہ منصوبہ بندی (R1)

مقصد: کم سے کم برن کے ساتھ 1,000 صارفین کے لیے 6 ہفتوں کی پروڈکٹ بیٹا کی منصوبہ بندی کریں۔ واپس کریں:

میل اسٹونز (ہفتہ بہ ہفتہ)

اہم خطرات (زیادہ سے زیادہ 5)

تخفیفات (فی خطرہ ایک) رکاوٹیں: کل 200 الفاظ سے کم رکھیں۔


### B) پالیسی کے لحاظ سے حساس چیٹ (v3)

سسٹم: آپ ایک مددگار، پالیسی کے مطابق معاون ہیں۔ اگر کوئی درخواست پالیسی سے متصادم ہے، تو واضح کرنے والا سوال پوچھیں یا ایک محفوظ متبادل فراہم کریں۔ صارف: تاخیر سے آرڈر کے لیے رقم کی واپسی کا مسودہ تیار کریں۔ ہمدردانہ لہجہ رکھیں اور دو اختیارات پیش کریں۔


### C) ریاضی/منطق (R1)

مندرجہ ذیل کو حل کریں۔ حتمی جواب اور 2 جملوں پر مشتمل چیک فراہم کریں۔ مسئلہ: {word problem}


### D) کوڈ ریویو (v3)

آپ ایک سینئر پائتھن ریویور ہیں۔ کارکردگی اور پڑھنے کی اہلیت کے لیے اسنپیٹ کا تجزیہ کریں۔ واپس کریں:

مسائل (بلٹڈ)

فکسز (بلٹڈ)

مثال ریفیکٹر (<=30 لائنیں)


### E) JSON میں ڈیٹا نکالنا (v3)

سسٹم: صرف درست JSON واپس کریں۔ صارف: متن سے کمپنی، آمدنی اور HQ نکالیں۔ اگر غائب ہے تو null استعمال کریں۔ اسکیما: {"company":"string","revenue":"string|null","hq":"string|null"} متن: {paste}

خرابیوں کا سراغ لگانا: جب آؤٹ پٹس ڈرفٹ یا ہالوسینیٹ ہوں۔

بہت زیادہ زبانی؟ زیادہ سے زیادہ ٹوکنز کو کم کریں یا "زیادہ سے زیادہ 120 الفاظ" شامل کریں۔

غیر مستقل فارمیٹ؟ JSON پر مشتمل سسٹم اشارہ اور ایک اسٹاپ سیکوئنس شامل کریں۔

غلط مفروضے؟ ایک لائن کی رکاوٹ شامل کریں: "اگر یقین نہیں ہے تو، 1 واضح کرنے والا سوال پوچھیں۔"

ریاضی کی غلطیاں؟ "حتمی جواب سے پہلے ریاضی کو دوبارہ چیک کریں۔" شامل کریں۔

نازک سلسلہ کے کام؟ دو کالوں میں تقسیم کریں: منصوبہ → عمل کریں۔

API کوئیک اسٹارٹ (تصوراتی)

اینڈ پوائنٹ اور کلیدی انتظام ایک OpenAI طرز کے انٹرفیس کی پیروی کرتے ہیں۔ ماڈل، پیغامات، ٹمپریچر، max_tokens اور اسٹریمنگ آپشنز جیسے معیاری فیلڈز کی توقع کریں۔

DeepSeek v3 کی خصوصیات اور کارکردگی کے دعوے سرکاری خبروں/ماڈل اپ ڈیٹ اور ماڈل کارڈز میں خلاصہ کیے گئے ہیں۔

قابل ذکر: اشارہ تکرار کے لیے Sider.AI کا استعمال

اگر آپ پیٹرن کو تیزی سے تلاش کر رہے ہیں—زیرو شاٹ بمقابلہ چند شاٹ کی جانچ کر رہے ہیں، فارمیٹس کو ٹوگل کر رہے ہیں، یا R1 بمقابلہ v3 کے جوابات کا موازنہ کر رہے ہیں—تو ایک اوورلے اسسٹنٹ لوپ کو تیز کر سکتا ہے۔ ویسے، Sider.AI ایک ہی ورک فلو میں صفحات اور ٹولز پر اشارے کو ڈرافٹ، تکرار اور A/B کرنا آسان بناتا ہے، تاکہ آپ اس کم سے کم اشارے پر توجہ مرکوز کر سکیں جو آپ کے کام کے لیے بہترین کام کرتا ہے۔

اہم نکات

DeepSeek R1 کے لیے کم سے کم، زیرو شاٹ اشارے کو ترجیح دیں؛ واضح چین آف تھاٹ کی درخواستوں سے گریز کریں۔

تیز، اسکیل ایبل چیٹ اور منظم کاموں کے لیے DeepSeek v3 استعمال کریں؛ وشوسنییتا کے لیے محدود فارمیٹس پر انحصار کریں۔

صرف مستقل ناکامی کے طریقوں کو درست کرنے کے لیے چند شاٹ مثالیں شامل کریں۔

JSON اسکیماز، مختصر سسٹم اشارے اور اسٹاپ سیکوئنس کے ساتھ ساخت کو نافذ کریں۔

پیچیدہ استدلال کے لیے، مکمل استدلال لاگز نہیں، بلکہ حتمی جوابات کے علاوہ مختصر جواز طلب کریں۔

عمومی سوالات

سوال 1: مجھے DeepSeek v3 پر DeepSeek R1 کب منتخب کرنا چاہیے؟ ملٹی سٹیپ استدلال، پیچیدہ منصوبہ بندی اور ریاضی/منطق کے کاموں کے لیے DeepSeek R1 چنیں۔ تیز، عام چیٹ، ڈرافٹنگ، کوڈنگ اسسٹنس اور ہائی تھرو پٹ پائپ لائنز کے لیے v3 کا انتخاب کریں۔

سوال 2: کیا مجھے DeepSeek R1 کے ساتھ چین آف تھاٹ اشارہ دینا چاہیے؟ نہیں. رہنمائی واضح چین آف تھاٹ سے گریز کرنے اور ماڈل کے بلٹ ان استدلال پر انحصار کرنے کا مشورہ دیتی ہے۔ اس کے بجائے مختصر جواز کے ساتھ حتمی جوابات طلب کریں۔

سوال 3: میں DeepSeek v3 سے مستقل JSON کیسے حاصل کروں؟ ایک مختصر سسٹم اشارہ استعمال کریں جو صرف JSON کو لازمی قرار دیتا ہے، ایک سخت اسکیما کی وضاحت کریں اور اختیاری طور پر اسٹاپ سیکوئنس سیٹ کریں۔ ڈرفٹ کو محدود کرنے کے لیے درجہ حرارت کو کم کریں اور زیادہ سے زیادہ ٹوکنز کو کیپ کریں۔

سوال 4: استدلال کے کاموں کے لیے مجھے کیا درجہ حرارت استعمال کرنا چاہیے؟ قطعیت اور تشخیص کے لیے کم (0.0–0.3) سے شروع کریں۔ ڈرافٹنگ یا کوڈنگ میں متوازن تخلیقی صلاحیتوں کے لیے 0.4–0.7 تک بڑھائیں۔ برین اسٹارمنگ کے لیے اعلیٰ اقدار استعمال کریں۔

سوال 5: کیا میں DeepSeek ماڈلز کو مقامی طور پر چلا سکتا ہوں؟ تجربات کے لیے کمیونٹی سیٹ اپ موجود ہیں، لیکن پیداوار اکثر استحکام اور کارکردگی کے لیے ہوسٹڈ APIs استعمال کرتی ہے۔ مقامی ہدایات کے لیے ماڈل کارڈز اور کمیونٹی گائیڈز چیک کریں۔